CN118171920A - 基于llm模型的园区安全应急响应方法、设备及介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了基于LLM模型的园区安全应急响应方法、设备及介质，涉及专门适用于管理目的的数据处理方法技术领域，对待响应园区的各种园区安全数据进行预处理得到标准园区安全数据；通过Ollama工具包分析标准园区安全数据获得园区安全关键词及园区安全关键词对应的情感分析结果以确定待响应园区的潜在风险点；基于待响应园区的环境因素数据和潜在风险点构建待响应园区的风险地图，并通过LLM模型分析风险地图和历史数据预测待响应园区可能发生的突发事件及对应事件类型；根据历史数据确定事件类型的历史响应策略及历史响应策略的应急处置效果以生成针对突发事件的目标应急响应方案，并根据目标应急响应方案实现园区安全应急响应。

Description

基于LLM模型的园区安全应急响应方法、设备及介质

技术领域

本发明涉及专门适用于管理目的的数据处理方法技术领域，尤其涉及基于LLM模型的园区安全应急响应方法、设备及介质。

背景技术

目前，在园区管理行业中，随着园区安全管理的重要性不断提升，所面临的突发事件也日益复杂和多样化。传统的安全管理方法在处理突发事件时，主要依赖人工进行手动分析和经验判断，不仅效率低下，而且容易受到主观因素的影响，增加了决策的不确定性。同时，现有的安全管理系统在事件识别、分析和响应方面存在诸多局限，无法满足大规模数据的处理和分析需求。

技术层面上，当前的安全管理系统仍然依赖于传统的规则引擎和专家经验，缺乏先进的人工智能技术支持。例如，突发事件的识别和分析主要依赖手动设置的规则和模式，限制了系统的灵活性和准确性。同时，这些系统在数据处理和分析方面的能力有限，无法充分发挥数据的潜在价值。

此外，现有的安全管理系统通常无法及时响应新的突发事件，对园区的安全稳定构成了严重威胁。同时，由于突发事件的复杂性和多样性，传统的安全管理方法往往难以跨部门、跨区域地进行协同处理，导致响应速度慢、准确率低。而且，这些系统的预测能力有限，通常无法及时发现和预防潜在的突发事件。

发明内容

本发明实施例提供了基于LLM模型的园区安全应急响应方法、设备及介质，用以解决现有的园区安全管理方法依赖人工分析和经验判断，在处理大规模数据或面对新的突发事件时，响应速度和准确率较低的技术问题。

一方面，本发明实施例提供了基于LLM模型的园区安全应急响应方法，包括：

获取待响应园区内各种类型的园区安全数据，并对所述园区安全数据进行预处理，以得到标准园区安全数据；所述园区安全数据包括监控视频、传感器监测数据、报警记录、维护日志以及外部安全情报；

通过Ollama工具包对所述标准园区安全数据进行分析，获得对应的园区安全关键词及所述园区安全关键词对应的情感分析结果，并根据所述情感分析结果确定所述待响应园区内的潜在风险点；所述潜在风险点包括易燃易爆区域和重要设施位置；

获取所述待响应园区的环境因素数据和历史数据，以基于所述环境因素数据和所述潜在风险点构建所述待响应园区对应的风险地图，并通过LLM模型对所述风险地图和所述历史数据进行分析，预测所述待响应园区可能发生的突发事件，以及所述突发事件对应的事件类型；所述事件类型至少包括火灾、入侵和设备故障；

根据所述历史数据确定所述事件类型对应的历史响应策略及所述历史响应策略对应的应急处置效果，并根据所述历史响应策略及所述应急处置效果，生成针对所述突发事件的目标应急响应方案，以根据所述目标应急响应方案实现园区安全应急响应。

在本发明的一种实现方式中，所述通过Ollama工具包对所述标准园区安全数据进行分析，获得对应的园区安全关键词及情感分析结果，具体包括：

通过Ollama工具包中的文本分析工具，对所述标准园区安全数据进行词语划分，以提取所述标准园区安全数据中的至少一个园区安全关键词，并确定至少一个所述园区安全关键词与园区安全相对应的关键信息；

通过所述Ollama工具包中的情感分析算法，对所述园区安全关键词对应的关键信息进行情感倾向分析，以得到所述园区安全关键词对应的情感分析结果。

在本发明的一种实现方式中，所述根据所述情感分析结果确定所述待响应园区内的潜在风险点，具体包括：

获取所述待响应园区的空间布局，以基于所述空间布局和所述情感分析结果，对所述待响应园区进行聚类分区，并根据所述情感分析结果，确定聚类后每个区域对应的情感倾向值；

根据所述情感倾向值，确定所述情感倾向值对应的情感类型，并根据所述情感类型，对聚类后的多个区域进行分组，以得到每种情感类型对应的区域群；所述情感类型包括积极情感、消极情感以及中性情感；

针对情感类型为消极情感的区域群，对所述标准园区安全数据中的监控视频进行图像识别，以在所述待响应园区中检测易燃易爆标志、易燃易爆相关实体以及重要设施实体；所述易燃易爆标志包括火焰标志、烟雾标志和报警标志，所述易燃易爆相关实体包括存在燃烧、爆炸隐患的物体和设备，所述重要设施实体包括监控摄像头、安全门和消防栓；

根据所述易燃易爆标志和所述易燃易爆相关实体，确定所述消极情感的区域群中的易燃易爆区域，以及基于所述待响应园区的空间布局，并根据所述重要设施实体，确定所述消极情感的区域群中的重要设施位置。

在本发明的一种实现方式中，所述获取所述待响应园区的环境因素数据和历史数据，以基于所述环境因素数据和所述潜在风险点构建所述待响应园区对应的风险地图，具体包括：

确定所述待响应园区的位置信息，并根据所述位置信息，采集所述待响应园区在当前季节与下一季节的历史气象数据，以及当前气象数据；

确定所述当前季节与所述下一季节的历史气象数据之间的差别，以根据所述差别，确定当前季节的气象数据对应的季节性变化；

根据所述季节性变化，确定所述当前气象数据对所述潜在风险点的影响程度，并基于当前气象数据、季节性变化以及所述影响程度，构建所述待响应园区中潜在风险点对应的风险地图。

在本发明的一种实现方式中，所述通过LLM模型对所述风险地图和所述历史数据进行分析，预测所述待响应园区可能发生的突发事件，以及所述突发事件对应的事件类型，具体包括：

将所述风险地图和所述历史数据输入至LLM模型中，以通过所述LLM模型，分析所述历史数据中突发事件的事件类型、事件发生时间以及事件发生地点，确定每种突发事件对应的地理位置分布特征；

针对所述风险地图中的每个潜在风险点，根据当前气象数据对所述潜在风险点的影响程度，确定所述潜在风险点对应的权重系数，并根据所述权重系数，确定所述潜在风险点可能发生突发事件的发生概率；

确定所述发生概率大于预设阈值的异常潜在风险点，并根据每种突发事件对应的所述地理位置分布特征以及所述待响应园区的空间布局，确定所述异常潜在风险点可能发生突发事件的事件类型。

在本发明的一种实现方式中，所述根据所述历史响应策略及所述应急处置效果，生成针对所述突发事件的目标应急响应方案，以根据所述目标应急响应方案实现园区安全应急响应之后，所述方法还包括：

获取多个历史突发事件对应的事件类型、环境因素数据、潜在风险点、事件起因以及事件危险源，并将每个历史突发事件的事件类型、环境因素数据以及潜在风险点输入至预先构建的神经网络模型中进行训练；

直至所述神经网络模型输出的事件起因和事件危险源，与所述历史突发事件预先标注好的事件起因和事件危险源相匹配，完成模型训练，以获得训练好的突发事件判断模型；

将当前突发事件对应的事件类型、环境因素数据、潜在风险点输入至训练好的所述突发事件判断模型中，并输出所述当前突发事件对应的事件起因和事件危险源。

在本发明的一种实现方式中，所述根据所述历史响应策略及所述应急处置效果，生成针对所述突发事件的目标应急响应方案，以根据所述目标应急响应方案实现园区安全应急响应，具体包括：

根据所述突发事件对应的历史响应策略以及所述历史响应策略对应的应急处置效果，确定所述历史响应策略中的待优化应急响应措施，以对所述历史响应策略进行优化；

根据优化后的响应策略进行模拟，以确定所述优化后的响应策略对应的事件结果，直至所述事件结果与对应历史突发事件的目标应急处理效果相匹配，获得对应的优化参数；

根据所述历史响应策略和所述优化参数，生成针对所述突发事件的目标应急响应方案，以将所述目标应急响应方案发送至的管理人员进行可视化展示，以根据所述目标应急响应方案，实现园区安全应急响应。

在本发明的一种实现方式中，所述获取待响应园区内各种类型的园区安全数据，并对所述园区安全数据进行预处理，以得到标准园区安全数据，具体包括：

通过API接口或者消息队列订阅的方式，实时获取待响应园区内各种类型的园区安全数据，并对所述园区安全数据进行数据清洗，以去除所述园区安全数据中的无效数据、冗余数据以及错误数据；

对清洗后的所述园区安全数据进行格式标准化，并对清洗且标准化后的园区安全数据的时间戳进行统一；

确定出清洗、标准化且统一后所述园区安全数据中的报警记录和维护日志，并将所述报警记录和所述维护日志对应的非结构化文本数据转化为结构化数据，以得到对应的标准园区安全数据。

另一方面，本发明实施例还提供了基于LLM模型的园区安全应急响应设备，所述设备包括：

至少一个处理器；

以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；

其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上述的基于LLM模型的园区安全应急响应方法。

另一方面，本发明实施例还提供了一种非易失性计算机存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被执行时，实现如上述的基于LLM模型的园区安全应急响应方法。

本发明实施例提供了基于LLM模型的园区安全应急响应方法、设备及介质，至少包括以下有益效果：

通过获取并预处理待响应园区内多种类型的园区安全数据，可以确保数据的准确性和完整性，进而提升后续分析的可靠性；通过Ollama工具包对标准园区安全数据进行分析，能够准确提取出园区安全关键词，并结合情感分析结果确定潜在风险点，更加高效且精准；通过构建风险地图并结合LLM模型对风险地图和历史数据进行分析，能够科学预测待响应园区可能发生的突发事件及其类型，不仅考虑了环境因素和潜在风险点，还充分利用了历史数据，使得预测结果更加准确可靠，有助于提前制定应对措施，减少突发事件带来的损失；根据历史数据确定的历史响应策略及应急处置效果，不仅考虑了策略的有效性，还考虑了实际执行过程中的应急处置效果，使得生成的应急响应方案更加符合实际情况，有助于提高应急响应的效率和效果。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1为本发明实施例提供的基于LLM模型的园区安全应急响应方法的流程示意图；

图2为本发明实施例提供的基于LLM模型的园区安全应急响应设备的内部结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明具体实施例及相应的附图对本发明技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明实施例提供了基于LLM模型的园区安全应急响应方法、设备及介质，解决了现有的园区安全管理方法依赖人工分析和经验判断，在处理大规模数据或面对新的突发事件时，响应速度和准确率较低的技术问题。

以下结合附图，详细说明本发明各实施例提供的技术方案。

图1为本发明实施例提供的基于LLM模型的园区安全应急响应方法的流程示意图。

本发明实施例涉及的分析方法的实现可以为终端设备，也可以为服务器，本发明对此不作特殊限制。为了方便理解和描述，以下实施例均以服务器为例进行详细描述。

需要说明的是，该服务器可以是单独的一台设备，可以是有多台设备组成的系统，即，分布式服务器，本发明对此不做具体限定。

如图1所示，本发明实施例提供的基于LLM模型的园区安全应急响应方法，包括：

101、获取待响应园区内各种类型的园区安全数据，并对园区安全数据进行预处理，以得到标准园区安全数据。

需要说明的是，本申请实施例中的园区安全数据包括监控视频、传感器监测数据、报警记录、维护日志以及外部安全情报。

本发明公开的基于LLM模型的园区安全应急响应方法，应用于基于LLM模型的园区安全应急响应系统，园区安全应急响应系统构建在云计算平台上，采用微服务架构设计，包括数据采集模块、数据预处理模块、LLM推理模块、事件预测模块、响应策略生成模块、安全知识库、以及用户接口等关键组件。园区安全应急响应系统通过RESTful API接口与其他系统无缝对接，实现数据的实时同步与交互，例如监控系统、报警系统、地理信息系统等。

具体地，服务器通过API接口或者消息队列订阅的方式，实时获取待响应园区内各种类型的园区安全数据，并对园区安全数据进行数据清洗，以去除园区安全数据中的无效数据、冗余数据以及错误数据；对清洗后的园区安全数据进行格式标准化，并对清洗且标准化后的园区安全数据的时间戳进行统一；确定出清洗、标准化且统一后园区安全数据中的报警记录和维护日志，并将报警记录和维护日志对应的非结构化文本数据转化为结构化数据，以得到对应的标准园区安全数据。

在本发明的一个实施例中，在某智能工业园区中，管理部门为了实时掌握园区的安全状况，采取了基于API接口和消息队列订阅的方式，实时获取园区内的各类安全数据。这些数据涵盖了监控视频、传感器监测数据、报警记录、维护日志以及外部安全情报等多种类型。

在数据获取之后，管理部门首先进行了数据清洗工作。通过编写特定的数据清洗脚本，能够自动识别并去除无效数据、冗余数据以及错误数据。例如，对于传感器监测数据，能够检测并剔除那些明显超出合理范围或长时间未更新的异常数据；对于报警记录和维护日志，能够识别并删除重复或格式错误的信息。

在完成数据清洗之后，管理部门进一步对清洗后的数据进行格式标准化处理。这包括统一数据字段的命名规则、数据类型和数据长度等，以确保数据的一致性和可比性。同时，还对清洗且标准化后的园区安全数据的时间戳进行了统一，以便于后续的数据分析和挖掘。

在数据标准化处理的基础上，管理部门重点关注了报警记录和维护日志这两类数据。通过编写特定的数据转换脚本，能够将这些非结构化文本数据转化为结构化数据。具体能够识别并提取出报警记录中的事件类型、发生时间、地点等关键信息，并将其转换为结构化的数据格式；对于维护日志，系统能够解析出设备的维护时间、维护内容以及维护人员等信息，并生成相应的结构化数据。

102、通过Ollama工具包对标准园区安全数据进行分析，获得对应的园区安全关键词及园区安全关键词对应的情感分析结果，并根据情感分析结果确定待响应园区内的潜在风险点。

需要说明的是，本申请实施例中的潜在风险点包括易燃易爆区域和重要设施位置。

具体地，服务器通过Ollama工具包中的文本分析工具，对标准园区安全数据进行词语划分，以提取标准园区安全数据中的至少一个园区安全关键词，并确定至少一个园区安全关键词与园区安全相对应的关键信息；通过Ollama工具包中的情感分析算法，对园区安全关键词对应的关键信息进行情感倾向分析，以得到园区安全关键词对应的情感分析结果。

在本发明的一个实施例中，某工业园区在日常安全管理中，采用了基于Ollama工具包的数据分析方法。园区管理部门利用Ollama工具包中的文本分析工具对标准园区安全数据进行深入处理。这一过程中，文本分析工具首先进行了词语划分，即将文本数据拆分成单个的词语或短语。通过这一步骤，园区管理部门成功地提取出了包括“火灾预警”、“设备故障”、“入侵事件”等在内的多个园区安全关键词。

在提取出关键词之后，管理部门进一步利用Ollama工具包中的关键信息提取功能，确定这些关键词与园区安全相关的关键信息。例如，“火灾预警”关键词对应的关键信息可能包括预警发生的时间、地点、预警级别等；“设备故障”关键词则关联着故障设备的类型、位置、故障发生的时间等详细信息。

有了这些关键信息之后，管理部门通过Ollama工具包中的情感分析算法对关键信息进行情感倾向分析。情感分析算法基于自然语言处理技术和机器学习算法，能够识别文本中的情感色彩，并给出相应的情感分析结果。在本实施例中，情感分析算法对“火灾预警”关键词对应的关键信息进行分析，发现其中包含大量的负面情感词汇，如“紧急”、“危险”等，因此判断该预警具有高度的风险性。

服务器获取待响应园区的空间布局，以基于空间布局和情感分析结果，对待响应园区进行聚类分区，并根据情感分析结果，确定聚类后每个区域对应的情感倾向值；根据情感倾向值，确定情感倾向值对应的情感类型，并根据情感类型，对聚类后的多个区域进行分组，以得到每种情感类型对应的区域群。需要说明的是，本发明实施例中的情感类型包括积极情感、消极情感以及中性情感。

针对情感类型为消极情感的区域群，对标准园区安全数据中的监控视频进行图像识别，以在待响应园区中检测易燃易爆标志、易燃易爆相关实体以及重要设施实体。需要说明的是，本发明实施例中的易燃易爆标志包括火焰标志、烟雾标志和报警标志，易燃易爆相关实体包括存在燃烧、爆炸隐患的物体和设备，重要设施实体包括监控摄像头、安全门和消防栓。

服务器根据易燃易爆标志和易燃易爆相关实体，确定消极情感的区域群中的易燃易爆区域，以及基于待响应园区的空间布局，并根据重要设施实体，确定消极情感的区域群中的重要设施位置。

在本发明的一个实施例中，某化工园区为了加强安全管理，采用了先进的数据分析方法对待响应园区进行情感倾向分析和聚类分区。首先，园区管理部门获取园区的详细空间布局图，为后续的聚类分区提供了基础数据。这些信息包括各个区域的划分、建筑分布、道路走向等信息。

接下来，管理部门利用之前通过Ollama工具包分析得到的情感分析结果，结合空间布局信息，对整个化工园区进行了聚类分区。通过综合考虑情感倾向和空间位置关系，园区被划分为若干个不同的区域。然后，管理部门根据每个区域的情感分析结果，计算出对应的情感倾向值。

在确定情感倾向值之后，管理部门根据这些情感倾向值，能够确定每个区域所对应的情感类型。通过比较，管理部门成功地将聚类后的区域分为三组，分别对应着积极情感、消极情感和中性情感三种类型。

对于情感类型为消极情感的区域群，管理部门给予了特别的关注。首先调取这些区域中监控视频的数据，并利用图像识别技术对视频内容进行深入的分析。通过图像识别，管理部门成功地检测出火焰标志、烟雾标志和报警标志等易燃易爆标志，存在燃烧、爆炸隐患的物体和设备等易燃易爆相关实体以及监控摄像头、安全门和消防栓等重要设施实体。

基于识别出的易燃易爆标志和相关实体，管理部门进一步确定消极情感区域群中的易燃易爆区域。同时，还结合园区的空间布局信息，确定这些区域内重要设施的具体位置。

103、获取待响应园区的环境因素数据和历史数据，以基于环境因素数据和潜在风险点构建待响应园区对应的风险地图，并通过LLM模型对风险地图和历史数据进行分析，预测待响应园区可能发生的突发事件，以及突发事件对应的事件类型。

需要说明的是，本申请实施例中的事件类型至少包括火灾、入侵和设备故障。

具体地，服务器确定待响应园区的位置信息，并根据位置信息，采集待响应园区在当前季节与下一季节的历史气象数据，以及当前气象数据；确定当前季节与下一季节的历史气象数据之间的差别，以根据差别，确定当前季节的气象数据对应的季节性变化；根据季节性变化，确定当前气象数据对潜在风险点的影响程度，并基于当前气象数据、季节性变化以及影响程度，构建待响应园区中潜在风险点对应的风险地图。

在本发明的一个实施例中，在某大型工业园区中，为了更准确地预测和应对潜在的安全风险，管理部门采用了基于气象数据的风险地图构建方法。首先，管理部门通过地理信息系统确定了园区的精确位置信息，包括经纬度、海拔高度等关键数据。

接下来，根据园区的位置信息，管理部门利用气象数据接口或专业气象服务机构，采集了园区在当前季节与下一季节的历史气象数据。这些数据包括温度、湿度、风速、风向、降雨量等多个气象要素。同时，管理部门还实时获取当前的气象数据，以便进行实时的风险分析。

在获取了历史气象数据之后，管理部门利用数据分析工具，计算当前季节与下一季节的历史气象数据之间的差别。这些差别反映了气象要素在不同季节之间的变化趋势和幅度。通过对比和分析这些差别，管理部门能够更准确地把握当前季节的气象数据对应的季节性变化。

基于季节性变化的分析结果，管理部门进一步评估了当前气象数据对潜在风险点的影响程度。例如，在高温季节，湿度和温度的变化可能对易燃易爆区域的安全产生较大影响；而在多雨季节，降雨量的增加可能增加设备故障的风险。管理部门根据这些影响程度，为每个潜在风险点赋予了相应的风险等级。

最后，管理部门综合当前气象数据、季节性变化以及潜在风险点的影响程度，利用地理信息系统和可视化工具，构建了园区中潜在风险点对应的风险地图。风险地图直观地展示了园区内不同区域的风险分布和等级，为管理部门制定针对性的安全策略和应急响应方案提供了有力的支持。

服务器将风险地图和历史数据输入至LLM模型中，以通过LLM模型，分析历史数据中突发事件的事件类型、事件发生时间以及事件发生地点，确定每种突发事件对应的地理位置分布特征；针对风险地图中的每个潜在风险点，根据当前气象数据对潜在风险点的影响程度，确定潜在风险点对应的权重系数，并根据权重系数，确定潜在风险点可能发生突发事件的发生概率；确定发生概率大于预设阈值的异常潜在风险点，并根据每种突发事件对应的地理位置分布特征以及待响应园区的空间布局，确定异常潜在风险点可能发生突发事件的事件类型。

在本发明的一个实施例中，在某高科技工业园区内，管理部门为了提升园区的安全管理水平，决定利用LLM模型进行风险预测和分析。首先，根据之前构建的风险地图和历史数据，将这两者作为输入导入至LLM模型中。

LLM模型在接收到输入后，开始对历史数据进行深入分析。LLM模型能够自动识别并提取出历史数据中突发事件的关键信息，包括事件类型、发生时间以及发生地点。通过对这些信息的统计和分析，LLM模型能够确定每种突发事件在园区内的地理位置分布特征，比如某些类型的突发事件更容易发生在园区的特定区域。

接着，管理部门针对风险地图中的每一个潜在风险点，结合当前的气象数据进行分析。利用模型计算出每个潜在风险点在当前气象条件下的影响程度，并据此为每个风险点确定一个对应的权重系数。这个权重系数反映了在当前气象条件下，该潜在风险点发生突发事件的可能性大小。

随后，管理部门利用这些权重系数，结合LLM模型的分析结果，计算出每个潜在风险点可能发生突发事件的发生概率。这一步骤结合了历史数据的统计规律和当前气象数据的影响，使得预测结果更加准确和实用。

最后，管理部门设定了一个预设阈值，用于筛选出那些发生概率较高的异常潜在风险点。一旦某个风险点的发生概率超过了这个阈值，系统就会将其标记为异常风险点，并发出预警。同时，根据之前LLM模型分析得到的突发事件地理位置分布特征以及园区的空间布局，系统还能够预测这些异常风险点可能发生的事件类型。

104、根据历史数据确定事件类型对应的历史响应策略及历史响应策略对应的应急处置效果，并根据历史响应策略及应急处置效果，生成针对突发事件的目标应急响应方案，以根据目标应急响应方案实现园区安全应急响应。

在本发明的一个实施例中，服务器在根据历史响应策略及应急处置效果，生成针对突发事件的目标应急响应方案，以根据目标应急响应方案实现园区安全应急响应之后，获取多个历史突发事件对应的事件类型、环境因素数据、潜在风险点、事件起因以及事件危险源，并将每个历史突发事件的事件类型、环境因素数据以及潜在风险点输入至预先构建的神经网络模型中进行训练；直至神经网络模型输出的事件起因和事件危险源，与历史突发事件预先标注好的事件起因和事件危险源相匹配，完成模型训练，以获得训练好的突发事件判断模型；将当前突发事件对应的事件类型、环境因素数据、潜在风险点输入至训练好的突发事件判断模型中，并输出当前突发事件对应的事件起因和事件危险源。

在一个实施例中，在某大型工业园区内，为了提升对突发事件的快速响应和准确判断能力，管理部门决定采用深度学习技术，构建一个突发事件判断模型。首先，管理部门从历史数据中筛选出多个典型的突发事件案例，并详细记录了每个事件的事件类型、环境因素数据、潜在风险点、事件起因以及事件危险源。环境因素数据可能包括天气条件、温度、湿度等，而潜在风险点则可能涉及到园区的某些关键设施或区域。

接下来，管理部门将这些历史突发事件的数据进行预处理，包括数据清洗、格式统一和特征提取等步骤，以确保数据的质量和一致性。然后，管理部门将每个历史突发事件的事件类型、环境因素数据以及潜在风险点作为输入，输入到预先构建的神经网络模型中进行训练。这个神经网络模型采用了先进的深度学习算法，能够自动学习并提取输入数据中的特征和规律。

在训练过程中，神经网络模型会不断调整自身的参数和结构，以使得其输出的事件起因和事件危险源能够与历史突发事件预先标注好的真实值相匹配。这个过程是一个迭代优化的过程，需要反复进行多次，直到模型的输出达到一定的准确率和稳定性。当神经网络模型的输出与历史突发事件的标注值相匹配时，说明模型已经成功地学习到了历史数据中的规律和特征，可以完成模型训练了。此时，管理部门得到了一个训练好的突发事件判断模型。

最后，当园区内发生当前突发事件时，管理部门可以快速地将该事件对应的事件类型、环境因素数据、潜在风险点输入到训练好的突发事件判断模型中。模型会根据之前学习到的规律和特征，快速输出该事件可能的事件起因和事件危险源。这样，管理部门就能够根据模型的输出结果，迅速采取相应的应对措施，降低事件的损失和影响。

具体地，服务器根据突发事件对应的历史响应策略以及历史响应策略对应的应急处置效果，确定历史响应策略中的待优化应急响应措施，以对历史响应策略进行优化；根据优化后的响应策略进行模拟，以确定优化后的响应策略对应的事件结果，直至事件结果与对应历史突发事件的目标应急处理效果相匹配，获得对应的优化参数；根据历史响应策略和优化参数，生成针对突发事件的目标应急响应方案，以将目标应急响应方案发送至的管理人员进行可视化展示，以根据目标应急响应方案，实现园区安全应急响应。

在一个实施例中，系统提供图形化界面，展示实时监控数据、事件分布、风险地图、预警信息、响应方案等内容，支持用户直观了解园区安全态势。用户可通过界面提交反馈、调整策略、查询详情等，系统根据用户指令动态调整模型参数或触发特定任务。

在一个实施例中，在某化工园区内，曾经发生过一起化学品泄漏的突发事件。园区管理部门在事后对此次事件进行了详细的记录和分析，并收集了当时采取的应急响应策略及其对应的应急处置效果。

管理部门首先对历史响应策略进行了深入的分析。发现在当时的应急响应过程中，某些应急响应措施的执行效率不高，或者对事件的控制效果不理想。基于这些发现，管理部门确定了历史响应策略中的待优化应急响应措施，并着手对其进行优化。

优化的过程包括了对原有措施的改进和新增措施的引入。例如，针对化学品泄漏事件，管理部门增加了对泄漏源的快速定位技术，并改进了泄漏物的中和与处置方法。同时，还加强了与外部应急机构的协调与沟通，确保在紧急情况下能够迅速获得外部支援。

在优化后的响应策略制定完成后，管理部门进行了多次模拟演练。通过模拟软件，模拟了在不同情境下优化后的响应策略的执行过程，并观察其对应的事件结果。在模拟过程中，管理部门不断调整优化参数，如应急响应队伍的人员配置、应急物资的储备量等，以使事件结果逐渐接近对应历史突发事件的目标应急处理效果。经过多次模拟和调整，管理部门最终获得了与目标应急处理效果相匹配的优化参数。这些参数反映了在真实应急场景下，如何最有效地执行优化后的响应策略。

最后，管理部门根据历史响应策略和优化参数，生成了针对此次化学品泄漏事件的目标应急响应方案。这个方案详细列出了在类似事件发生时，应该采取的应急响应措施、人员配置、物资调配等关键信息。管理部门将方案发送至园区的管理人员，并通过可视化展示的方式，使管理人员能够直观地了解方案的内容和执行流程。

在一个实施例中，将突发事件的事件数据转化为向量形式，并存储于PgVector搜索引擎中，实现快速相似度搜索和聚类分析。利用PgVector的检索功能，对历史事件进行关联性分析，挖掘事件之间的潜在联系，辅助趋势分析和策略优化。需要说明的是，事件数据如园区安全数据数据、事件类型、事件结果、环境因素数据、潜在风险点、事件起因以及事件危险源等。

在一个实施例中，收集整理各类安全法规、标准、预案、案例等知识，形成结构化知识库，供LLM模型在推理过程中参考，并利用Langchain框架，定期对LLM模型进行增量训练或全量训练，引入新数据和知识更新模型参数，保持模型对新兴威胁和业务变化的敏感度。

以上为本发明提出的方法实施例。基于同样的发明构思，本发明实施例还提供了基于LLM模型的园区安全应急响应设备，其结构如图2所示。

图2为本发明实施例提供的基于LLM模型的园区安全应急响应设备的内部结构示意图。如图2所示，设备包括：

至少一个处理器；

以及，与至少一个处理器通信连接的存储器；

其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够：

获取待响应园区内各种类型的园区安全数据，并对园区安全数据进行预处理，以得到标准园区安全数据；园区安全数据包括监控视频、传感器监测数据、报警记录、维护日志以及外部安全情报；

通过Ollama工具包对标准园区安全数据进行分析，获得对应的园区安全关键词及园区安全关键词对应的情感分析结果，并根据情感分析结果确定待响应园区内的潜在风险点；潜在风险点包括易燃易爆区域和重要设施位置；

获取待响应园区的环境因素数据和历史数据，以基于环境因素数据和潜在风险点构建待响应园区对应的风险地图，并通过LLM模型对风险地图和历史数据进行分析，预测待响应园区可能发生的突发事件，以及突发事件对应的事件类型；事件类型至少包括火灾、入侵和设备故障；

根据历史数据确定事件类型对应的历史响应策略及历史响应策略对应的应急处置效果，并根据历史响应策略及应急处置效果，生成针对突发事件的目标应急响应方案，以根据目标应急响应方案实现园区安全应急响应。

本发明实施例还提供了一种非易失性计算机存储介质，存储有计算机可执行指令，计算机可执行指令被执行时能够：

获取待响应园区内各种类型的园区安全数据，并对园区安全数据进行预处理，以得到标准园区安全数据；园区安全数据包括监控视频、传感器监测数据、报警记录、维护日志以及外部安全情报；

通过Ollama工具包对标准园区安全数据进行分析，获得对应的园区安全关键词及园区安全关键词对应的情感分析结果，并根据情感分析结果确定待响应园区内的潜在风险点；潜在风险点包括易燃易爆区域和重要设施位置；

获取待响应园区的环境因素数据和历史数据，以基于环境因素数据和潜在风险点构建待响应园区对应的风险地图，并通过LLM模型对风险地图和历史数据进行分析，预测待响应园区可能发生的突发事件，以及突发事件对应的事件类型；事件类型至少包括火灾、入侵和设备故障；

根据历史数据确定事件类型对应的历史响应策略及历史响应策略对应的应急处置效果，并根据历史响应策略及应急处置效果，生成针对突发事件的目标应急响应方案，以根据目标应急响应方案实现园区安全应急响应。

本发明中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于设备和介质实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

上述对本发明特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

本发明实施例提供的设备和介质与方法是一一对应的，因此，设备和介质也具有与其对应的方法类似的有益技术效果，由于上面已经对方法的有益技术效果进行了详细说明，因此，这里不再赘述设备和介质的有益技术效果。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程图和／或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和／或方框图中的每一流程和／或方框、以及流程图和／或方框图中的流程和／或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器 (CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器 (RAM) 和/或非易失性内存等形式，如只读存储器 (ROM) 或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存 (PRAM)、静态随机存取存储器 (SRAM)、动态随机存取存储器 (DRAM)、其他类型的随机存取存储器 (RAM)、只读存储器 (ROM)、电可擦除可编程只读存储器 (EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘 (DVD) 或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体 (transitory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上所述仅为本发明的实施例而已，并不用于限制本发明。对于本领域技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.基于LLM模型的园区安全应急响应方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待响应园区内各种类型的园区安全数据，并对所述园区安全数据进行预处理，以得到标准园区安全数据；所述园区安全数据包括监控视频、传感器监测数据、报警记录、维护日志以及外部安全情报；

通过Ollama工具包对所述标准园区安全数据进行分析，获得对应的园区安全关键词及所述园区安全关键词对应的情感分析结果，并根据所述情感分析结果确定所述待响应园区内的潜在风险点；所述潜在风险点包括易燃易爆区域和重要设施位置；

获取所述待响应园区的环境因素数据和历史数据，以基于所述环境因素数据和所述潜在风险点构建所述待响应园区对应的风险地图，并通过LLM模型对所述风险地图和所述历史数据进行分析，预测所述待响应园区可能发生的突发事件，以及所述突发事件对应的事件类型；所述事件类型至少包括火灾、入侵和设备故障；

根据所述历史数据确定所述事件类型对应的历史响应策略及所述历史响应策略对应的应急处置效果，并根据所述历史响应策略及所述应急处置效果，生成针对所述突发事件的目标应急响应方案，以根据所述目标应急响应方案实现园区安全应急响应。

2.根据权利要求1所述的基于LLM模型的园区安全应急响应方法，其特征在于，所述通过Ollama工具包对所述标准园区安全数据进行分析，获得对应的园区安全关键词及情感分析结果，具体包括：

通过Ollama工具包中的文本分析工具，对所述标准园区安全数据进行词语划分，以提取所述标准园区安全数据中的至少一个园区安全关键词，并确定至少一个所述园区安全关键词与园区安全相对应的关键信息；

通过所述Ollama工具包中的情感分析算法，对所述园区安全关键词对应的关键信息进行情感倾向分析，以得到所述园区安全关键词对应的情感分析结果。

3.根据权利要求2所述的基于LLM模型的园区安全应急响应方法，其特征在于，所述根据所述情感分析结果确定所述待响应园区内的潜在风险点，具体包括：

获取所述待响应园区的空间布局，以基于所述空间布局和所述情感分析结果，对所述待响应园区进行聚类分区，并根据所述情感分析结果，确定聚类后每个区域对应的情感倾向值；

根据所述情感倾向值，确定所述情感倾向值对应的情感类型，并根据所述情感类型，对聚类后的多个区域进行分组，以得到每种情感类型对应的区域群；所述情感类型包括积极情感、消极情感以及中性情感；

针对情感类型为消极情感的区域群，对所述标准园区安全数据中的监控视频进行图像识别，以在所述待响应园区中检测易燃易爆标志、易燃易爆相关实体以及重要设施实体；所述易燃易爆标志包括火焰标志、烟雾标志和报警标志，所述易燃易爆相关实体包括存在燃烧、爆炸隐患的物体和设备，所述重要设施实体包括监控摄像头、安全门和消防栓；

根据所述易燃易爆标志和所述易燃易爆相关实体，确定所述消极情感的区域群中的易燃易爆区域，以及基于所述待响应园区的空间布局，并根据所述重要设施实体，确定所述消极情感的区域群中的重要设施位置。

4.根据权利要求1所述的基于LLM模型的园区安全应急响应方法，其特征在于，所述获取所述待响应园区的环境因素数据和历史数据，以基于所述环境因素数据和所述潜在风险点构建所述待响应园区对应的风险地图，具体包括：

确定所述待响应园区的位置信息，并根据所述位置信息，采集所述待响应园区在当前季节与下一季节的历史气象数据，以及当前气象数据；

确定所述当前季节与所述下一季节的历史气象数据之间的差别，以根据所述差别，确定当前季节的气象数据对应的季节性变化；

根据所述季节性变化，确定所述当前气象数据对所述潜在风险点的影响程度，并基于当前气象数据、季节性变化以及所述影响程度，构建所述待响应园区中潜在风险点对应的风险地图。

5.根据权利要求1所述的基于LLM模型的园区安全应急响应方法，其特征在于，所述通过LLM模型对所述风险地图和所述历史数据进行分析，预测所述待响应园区可能发生的突发事件，以及所述突发事件对应的事件类型，具体包括：

将所述风险地图和所述历史数据输入至LLM模型中，以通过所述LLM模型，分析所述历史数据中突发事件的事件类型、事件发生时间以及事件发生地点，确定每种突发事件对应的地理位置分布特征；

针对所述风险地图中的每个潜在风险点，根据当前气象数据对所述潜在风险点的影响程度，确定所述潜在风险点对应的权重系数，并根据所述权重系数，确定所述潜在风险点可能发生突发事件的发生概率；

确定所述发生概率大于预设阈值的异常潜在风险点，并根据每种突发事件对应的所述地理位置分布特征以及所述待响应园区的空间布局，确定所述异常潜在风险点可能发生突发事件的事件类型。

6.根据权利要求1所述的基于LLM模型的园区安全应急响应方法，其特征在于，所述根据所述历史响应策略及所述应急处置效果，生成针对所述突发事件的目标应急响应方案，以根据所述目标应急响应方案实现园区安全应急响应之后，所述方法还包括：

获取多个历史突发事件对应的事件类型、环境因素数据、潜在风险点、事件起因以及事件危险源，并将每个历史突发事件的事件类型、环境因素数据以及潜在风险点输入至预先构建的神经网络模型中进行训练；

直至所述神经网络模型输出的事件起因和事件危险源，与所述历史突发事件预先标注好的事件起因和事件危险源相匹配，完成模型训练，以获得训练好的突发事件判断模型；

将当前突发事件对应的事件类型、环境因素数据、潜在风险点输入至训练好的所述突发事件判断模型中，并输出所述当前突发事件对应的事件起因和事件危险源。

7.根据权利要求1所述的基于LLM模型的园区安全应急响应方法，其特征在于，所述根据所述历史响应策略及所述应急处置效果，生成针对所述突发事件的目标应急响应方案，以根据所述目标应急响应方案实现园区安全应急响应，具体包括：

根据所述突发事件对应的历史响应策略以及所述历史响应策略对应的应急处置效果，确定所述历史响应策略中的待优化应急响应措施，以对所述历史响应策略进行优化；

根据优化后的响应策略进行模拟，以确定所述优化后的响应策略对应的事件结果，直至所述事件结果与对应历史突发事件的目标应急处理效果相匹配，获得对应的优化参数；

根据所述历史响应策略和所述优化参数，生成针对所述突发事件的目标应急响应方案，以将所述目标应急响应方案发送至的管理人员进行可视化展示，以根据所述目标应急响应方案，实现园区安全应急响应。

8.根据权利要求1所述的基于LLM模型的园区安全应急响应方法，其特征在于，所述获取待响应园区内各种类型的园区安全数据，并对所述园区安全数据进行预处理，以得到标准园区安全数据，具体包括：

通过API接口或者消息队列订阅的方式，实时获取待响应园区内各种类型的园区安全数据，并对所述园区安全数据进行数据清洗，以去除所述园区安全数据中的无效数据、冗余数据以及错误数据；

对清洗后的所述园区安全数据进行格式标准化，并对清洗且标准化后的园区安全数据的时间戳进行统一；

确定出清洗、标准化且统一后所述园区安全数据中的报警记录和维护日志，并将所述报警记录和所述维护日志对应的非结构化文本数据转化为结构化数据，以得到对应的标准园区安全数据。

9.基于LLM模型的园区安全应急响应设备，其特征在于，所述设备包括：

至少一个处理器；

以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；

其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1-8任一项所述的基于LLM模型的园区安全应急响应方法。

10.一种非易失性计算机存储介质，存储有计算机可执行指令，其特征在于，所述计算机可执行指令被执行时，实现如权利要求1-8任一项所述的基于LLM模型的园区安全应急响应方法。